机器学习

在进行任何AI/ML部署之前，组织需要将其数据科学的研究工作与项目管理的最佳实践相结合。在2019年1月，Gartner发布了一项调查，37%的受访者表示他们已经在某种程度上使用了人工智能(AI)，但54%的受访者表示，他们所在组织的技能短缺阻碍了他们积极推进使用人工智能的进程。

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。

机器学习和互联网意味着海量数据和复杂的联系，同时也意味着人类无法理解的运行过程——人工智能的“黑箱”是近期学界热议的一个话题，当我们无法理解算法和它生产出的内容，它会怎样改变人类的思想和整个世界的运行？与此同时，完全无法理解这些数据意味着什么的人工智能，真的是在分析世界吗？

本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号，包括各种乘法、指数、平方根以及对数；数列和集合符号，包括索引、累加以及集合关系。此外，本文还给出了 5 个当你在理解数学符号遇到困难时可以应急的小技巧。

本文中，我们首先引入了数据集概率分布的概念，然后逐一介绍目前常用的模型评估方法，最后对这些方法进行总结。

在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。

本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。由于标准化和归一化这两个词经常混用，所以本文不再区别标准化和归一化，而通过具体的标准化和归一化方法来区别具体的预处理操作。

机器学习的核心在于使用学习算法建立模型，对已建立模型的质量的评价方法和指标不少，本文以准确率(也称为精度)或判定系数(Coefficient of Determination)作为性能指标对模型的偏差与方差、欠拟合与过拟合概念进行探讨。

机器学习只能记住训练数据中存在的模式。你只能认识你已经看到过的东西。利用机器学习对过去的数据进行训练，用于预测未来，这样的做法假设未来的行为将于过去类似。但是，通常并非如此。

在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。